Sete artigos de leitura obrigatória sobre ciência de dados e aprendizagem profunda neste mês

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A demanda por especialistas em dados científicos deverá crescer 15% até 2020, de acordo com um estudo da IBM and the demand for inteligência artificial e aprendizagem de máquinas experts is expected to rise as well. Companies are increasingly hiring AI experts and cientistas de dados freelance para compensar a escassez de talentos internos, e universidades em todo o mundo estão introduzindo cursos de aprendizagem de máquinas e de análise.

It is imperative that everyone who uses data or is interested in Aprendizado profundo – especially businesses and researchers – keep themselves up to date with the latest developments in the field. Here is a compilation of seven useful and informative resources as recent as August 2017, that will help you you stay on top of your game.

1. DataViz como História: Mapas Ilustrando os Eclipses Solares do Século 20
(Michael Sandberg, blog Dataviz)

2. 7 Previsões para o Mercado Analítico
(Taner Akcok, Tornando-se humano)

3. Como planejar e executar experiências de aprendizagem de máquinas de forma sistemática
(Jason Brownlee, Machine Learning Mastery)

4. Usando a aprendizagem da máquina para melhorar o atendimento ao paciente 
(Rachel Gordon, MIT News)

5. A NASA está usando o aprendizado profundo da Intel para construir melhores mapas lunares
(Aquecedor Brian, Tech Crunch)

6. Uma introdução abrangente à aprendizagem profunda (Vídeo)
(DeepLearning.TV)

7. Análise de mercados de moedas criptográficas usando Python
(Patrick Triest's blog)

Você tem sugestões de artigos ou recursos que podemos acrescentar à lista? Gostaríamos muito de ouvir de você. Escreva-nos nos comentários abaixo ou Tweet para nós.


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Sobre o Autor

Ramya Sriram gerencia conteúdo digital e comunicações em Kolabtree (kolabtree.com), a maior plataforma freelancer do mundo para cientistas. Ela tem mais de uma década de experiência em publicação, publicidade e criação de conteúdo digital.

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